降低醫護人力荒新利器誕生了！超神Healthcare GPT的4大應用領域
國內護理人力荒，衛福部規畫放寬各公立醫院內公職護理人力比率至5成，作為留才誘因。為了降低醫護人力荒，臺中榮總與國立陽明交通大學宣布一項革命性的合作研發項目，開發出一種新型的大型語言模型工具＂Healthcare GPT＂，協助醫療專業人員在日益複雜的醫療環境中，節省人工作業時間、優化流程並做出更精確的臨床決策。
臺中榮總在陳適安院長領銜智慧醫療委員會以及陽明交通大學林奇宏校長大力推動下，由陽明交通大學特聘教授盧鴻興老師的研發團隊與臺中榮總智慧醫療副執行長黃勝陽合作利用本院去辨識化的醫療資料，開發出一種新型的大型語言模型工具＂Healthcare GPT＂，協助醫療專業人員在日益複雜的醫療環境中，節省人工作業時間、優化流程並做出更精確的臨床決策。透過深度學習與自然語言處理技術，能產生流暢、自然的文本輸出，並回答複雜的問題。
醫療院所本著病患隱私至上，無法直接使用連網的雲端GPT。本次臺中榮總與陽明交通大學合作研發的＂Healthcare GPT＂，超越一般文本生成，而為專業醫療領域量身打造，在地端私有雲的硬體環境下也能順利運行，完全免除資料外洩與侵犯隱私的疑慮。
Healthcare GPT目前涵蓋4大應用領域：
1.Medical Record Agent：通過先進的自然語言處理技術，在短短15秒內自動完成病歷摘要撰寫。
2.Call Center AI諮詢系統：AI諮詢系統提供一對多同步回覆民眾問答外，整合並精確分析民眾提問，最後轉接專業護理師做更進一步的諮詢。
3.Email Composer：深入理解郵件內容，自動收集相關問題處置方法及擬定具體草稿。瞬間為員工產生精準回覆草稿。
4.KM Agent：15秒快速獲取院內會議紀錄、技術文件以及指導決策事項的精確整理。
＂Healthcare GPT＂的應用大幅縮短醫院工作人員的時間成本，使得同仁們更能專注在本質工作上。執行臨床業務的陳姓護理師表示：醫護人員得益於自動完成病歷摘要撰寫的功能，從繁複的文字工作解放，更有效的利用時間提升醫病溝通及照護品質，在醫護人力不足的現況可以說是雪中送炭，此外負責24小時遠距照護中心的另一位陳姓護理師表示：系統能自行辨識民眾電話語音且立即精確生成回覆文本提供我選擇回覆民眾答案，免除我不熟悉的範圍需要民眾等待去找尋資料回覆，可大幅減少民眾等待時間並減輕我找尋資料的負擔。
以社會工作室民眾客訴業務為例，Email Composer的智能回復功能縮短了以往需會辦其他單位才得以獲取解答的行政流程，僅需從信件判讀內容後再由數據庫獲取資訊並快速彙整草擬文稿，最後配合院內流程審閱修飾後回覆信件，可大幅提高行政效率。另外過去會議當中不乏有呈現資料不足而議程難以進行的窘境，而KM Agent的投入無需繁瑣搜索，只需15秒，即可通過自然對話方式，快速獲取院內過去會議紀錄、技術文件以及指導決策事項的精確整理，使會議當中有更直觀的資料呈現，有效理解過去決議的目標距離完成階段是否符合期程，且有助更精準地滾動式修正，而節省出來的時間能更有效用於思考、決策及執行醫院的各項事宜，醫院提升進步的幅度，使民眾到院時即刻感受到臺中榮民總醫院是以「人」為本作考量的醫院。
＂Healthcare GPT＂除了大量自然語言語料以及屬於本院的專業知識外，更特別的是加入了頂尖醫療期刊的文本作為語言模型學習來源，進一步提升文本生成品質。此次研發合作不僅代表了醫療和人工智慧領域的一次重大突破，也展現臺中榮總和陽明交大在推動科技創新和提高醫療服務品質方面的堅定承諾。
通過結合人工智慧與醫療專業，能夠為病患提供更個性化、更高效的醫療服務，同時為醫療專業人員提供強大的支援工具。期待與社會各界共同見證這一創新帶來的積極變化，共同推進醫療服務的進步。
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